基于3D能谱CT融合模型预测局部晚期直肠癌预后及术后辅助化疗获益的多维研究

本研究针对局部晚期直肠癌(LARC)患者术后复发风险分层和化疗获益选择的临床难题，通过创新性整合能谱CT(SDCT)三维定量标志物、血管生成参数(CD105)和临床病理特征，构建了具有高度解释性的多维放射-血管生成-临床病理整合模型(RACIM)。该模型在训练集和验证集中分别达到0.95和0.93的AUC值，显著优于传统Valentini列线图(VN)，并首次证实3D-ROI测量的静脉期标准化碘浓度(NICVP3D)是最重要的预后预测因子。研究为LARC个体化治疗决策提供了新型量化工具。

　　

在直肠癌治疗领域，尽管全直肠系膜切除和新辅助放化疗的应用显著降低了局部复发率，但仍有25-40%的局部晚期直肠癌(LARC)患者面临术后系统性复发的威胁。当前临床依赖的Valentini列线图(VN)预测效能有限(c-index仅0.68-0.73)，且传统病理参数对化疗获益人群的筛选存在争议，这促使研究者寻求更精准的预后预测方法。

天津医科大学肿瘤医院国家临床癌症研究中心的研究团队创新性地将能谱CT(SDCT)三维定量技术应用于该领域。通过回顾性分析204例LARC患者的临床数据，发现3D感兴趣区(3D-ROI)测量的静脉期标准化碘浓度(NICVP_3D)具有最佳观察者间一致性(ICC 0.960)，显著优于传统2D方法。研究同时证实CD105(Endoglin)作为血管新生标志物，比CD34和血管内皮生长因子(VEGF)更具预后价值。

研究采用多阶段技术路线：首先通过双盲法测量SDCT碘浓度参数，采用Bland-Altman分析比较2D/3D-ROI的可重复性；随后通过免疫组化评估CD34/CD105/VEGF表达；最终运用Cox回归和SHAP可解释性算法构建RACIM模型。队列来自单一中心2019-2021年病例，按7:3分为训练集(n=143)和验证集(n=61)。

主要结果

1. 3D定量技术的优势：3D-ROI测量的NICVP_3D观察者间ICC达0.960，其Bland-Altman一致性界限(±1.96SD)较2D方法显著收窄

   
   。

2. 独立预后因素：多因素分析确定神经侵犯(PNI)、组织学分级、CD105和NICVP_3D为DFS独立预测因子(HR=19.475, P<0.001)。

3. 模型效能：RACIM在训练/验证集的AUC(0.95/0.93)显著优于VN模型(P<0.0001)，SHAP分析显示NICVP_3D贡献度最高

   
   。

4. 化疗获益分层：RACIM高风险组患者接受辅助化疗后生存显著改善(P=0.036)，而传统高风险病理特征组无此差异

   
   。

这项发表于《Scientific Reports》的研究具有三重突破价值：技术层面确立3D-SDCT定量标准，首次实现NICVP_3D的标准化测量；临床层面提供优于VN的预测工具，其SHAP可视化界面

支持个体化预后解读；治疗决策层面首次证实基于多维模型的化疗获益选择策略。研究为LARC精准医疗提供了可解释、可量化的新型决策框架，其3D定量方法更为未来影像组学研究奠定技术基础。